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龙图腾网获悉北京鹏鹄物宇科技发展有限公司申请的专利一种低轨道卫星通信中的智能化资源分配方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115913317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211208920.3，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种低轨道卫星通信中的智能化资源分配方法及装置是由许海涛;李源;徐佳康;杨仁金设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低轨道卫星通信中的智能化资源分配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种低轨道卫星通信中的智能化资源分配方法及装置，涉及卫星通信技术领域。包括：对卫星通信系统中的参数进行初始化，接收用户的接入请求；将所述卫星通信系统中的资源分配优化问题，构建为马尔科夫决策过程，得到奖赏函数；构建深度Q网络，根据所述奖赏函数，对所述深度Q网络进行训练和更新；接收用户请求状态，输出最终资源策略，完成低轨道卫星通信中的智能化资源分配。本发明提供的方法可以对动态卫星通信系统进行有效的资源分配，提高卫星通信系统能量效率及频谱效率，对多波束卫星系统的吞吐量和功率性能进行优化，达到卫星资源分配的多目标优化的目的。

本发明授权一种低轨道卫星通信中的智能化资源分配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低轨道卫星通信中的智能化资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对卫星通信系统中的参数进行初始化，接收用户的接入请求； S2:将所述卫星通信系统中的资源分配优化问题，构建为马尔科夫决策过程，得到奖赏函数； 所述S2中，将所述卫星通信系统中的资源分配优化问题，构建为马尔科夫决策过程，得到奖赏函数，包括： S21：根据下述公式1计算马尔科夫决策过程中的状态量s： s＝{W,U,u}1 其中，W表示t时刻卫星载波分配矩阵，U表示已经服务的用户的集合，u表示新到需要服务的用户； S22：将状态量s输入到深度Q网络，输出M个对应不同载波的Q值，则根据下述公式2计算马尔科夫决策过程中的动作值a： a＝{m，m∈M}2 其中，m表示第m个Q值； S23：将马尔科夫决策过程中的奖赏r，定义为优化目标的判断指标，则根据下述公式3构建奖赏函数，即优化目标的增量ΔF，以此判断奖赏r的增加和减少： ΔF＝Ft+1-F3 其中，Ft+1表示t+1时刻的优化目标；F表示t时刻的优化目标；当优化目标的增量为正时，说明卫星通信系统的奖赏r增加，则给予卫星通信系统正反馈r；当优化目标的增量为负时，说明卫星通信系统的奖赏r减少，则给予卫星通信系统负反馈r S3:构建深度Q网络，根据所述奖赏函数，对所述深度Q网络进行训练和更新； 所述S3中，构建深度Q网络，根据所述奖赏函数，对所述深度Q网络进行训练和更新，包括： S31：基于获得的状态s以及动作值a，配置动作-价值网络即重新配置深度Q网络； S32：通过卷积神经网络搭建所述深度Q网络，根据所述奖赏函数对深度Q网络进行强化学习； S33：计算误差函数，将计算结果通过随机梯度下降SGD方法对强化学习后的深度Q网络进行反向训练更新，对网络参数进行修正； 所述S33中，计算误差函数，将计算结果通过随机梯度下降SGD方法对训练好的深度Q网络进行反向训练更新，对网络参数进行修正，包括： S331：根据下述公式4计算误差函数Lθ： Lθ＝E[yi-Qs,a；θ]4 其中，yi表示深度Q网络所要达到的目标Q值； S332：将计算结果通过随机梯度下降SGD方法对训练好的深度Q网络进行反向训练更新，间隔一定步数后，将深度Q网络复制给目标Q网络，用Q网络参数更新目标Q网络参数θ-，即θ-＝θ； S4:接收用户请求状态，输出最终资源策略，完成低轨道卫星通信中的智能化资源分配。

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